kaggle实战笔记_1.数据处理

数据处理的重要性比模型更重要

如果正负样本是1:100的话，直接拿去做建模，问题是非常大的，如果其评判标准为accuracy的话，如果把任何一个样本都判定为负样本的话，那么准确率就很高了，但结果是无用的。所以要去保证样本的均衡性。
举例来说，
1.可能会把样本重复若干次，即上采样，也就是说正样本对结果的影响就会被重复。
2.对最后的loss function使用权重系数。
3.分类器，做vote

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